تفاوت بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را توصیف کنید.
یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت دو نوع اصلی روش یادگیری ماشین است که برای آموزش مدل های یادگیری ماشین استفاده می شود. در یادگیری تحت نظارت، الگوریتم یادگیری ماشین بر روی مجموعه داده های برچسب دار آموزش داده می شود، که در آن متغیر نتیجه (یا برچسب) شناخته شده است. هدف الگوریتم یادگیری بدون نظارت، یادگیری عملکرد نقشه برداری بین ویژگی های ورودی و متغیر نتیجه است. الگوریتم از این عملکرد نقشه برداری برای پیش بینی در مورد داده های جدید و ندیده شده استفاده می کند. الگوریتم های یادگیری تحت نظارت برای وظایف طبقه بندی و رگرسیون استفاده می شوند، که متغیر نتیجه به ترتیب دسته بندی یا مداوم است. در مقابل، یادگیری بدون نظارت از داده های برچسب دار استفاده نمی کند. در عوض، الگوریتم سعی می کند الگوها یا روابط در داده ها را با پیدا کردن خوشه ها یا گروه های درون ساختار داده ها شناسایی کند. هدف یادگیری بدون نظارت، شناسایی داده های زیربنایی یا داده های داده است که می تواند برای شناسایی ویژگی
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction: تفاوت بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را توصیف کنید.
### Input: .
### Response: یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت دو نوع اصلی روش یادگیری ماشین است که برای آموزش مدل های یادگیری ماشین استفاده می شود. در یادگیری تحت نظارت، الگوریتم یادگیری ماشین بر روی مجموعه داده های برچسب دار آموزش داده می شود، که در آن متغیر نتیجه (یا برچسب) شناخته شده است. هدف الگوریتم یادگیری بدون نظارت، یادگیری عملکرد نقشه برداری بین ویژگی های ورودی و متغیر نتیجه است. الگوریتم از این عملکرد نقشه برداری برای پیش بینی در مورد داده های جدید و ندیده شده استفاده می کند. الگوریتم های یادگیری تحت نظارت برای وظایف طبقه بندی و رگرسیون استفاده می شوند، که متغیر نتیجه به ترتیب دسته بندی یا مداوم است. در مقابل، یادگیری بدون نظارت از داده های برچسب دار استفاده نمی کند. در عوض، الگوریتم سعی می کند الگوها یا روابط در داده ها را با پیدا کردن خوشه ها یا گروه های درون ساختار داده ها شناسایی کند. هدف یادگیری بدون نظارت، شناسایی داده های زیربنایی یا داده های داده است که می تواند برای شناسایی ویژگی
تفاوت بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را توصیف کنید. .
user
یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت دو نوع اصلی روش یادگیری ماشین است که برای آموزش مدل های یادگیری ماشین استفاده می شود. در یادگیری تحت نظارت، الگوریتم یادگیری ماشین بر روی مجموعه داده های برچسب دار آموزش داده می شود، که در آن متغیر نتیجه (یا برچسب) شناخته شده است. هدف الگوریتم یادگیری بدون نظارت، یادگیری عملکرد نقشه برداری بین ویژگی های ورودی و متغیر نتیجه است. الگوریتم از این عملکرد نقشه برداری برای پیش بینی در مورد داده های جدید و ندیده شده استفاده می کند. الگوریتم های یادگیری تحت نظارت برای وظایف طبقه بندی و رگرسیون استفاده می شوند، که متغیر نتیجه به ترتیب دسته بندی یا مداوم است. در مقابل، یادگیری بدون نظارت از داده های برچسب دار استفاده نمی کند. در عوض، الگوریتم سعی می کند الگوها یا روابط در داده ها را با پیدا کردن خوشه ها یا گروه های درون ساختار داده ها شناسایی کند. هدف یادگیری بدون نظارت، شناسایی داده های زیربنایی یا داده های داده است که می تواند برای شناسایی ویژگی
assistant